编程脚本可以根据不同的标准和需求进行分类。以下是一些常见的分类方法：
手动分类
适用于数据量较小或分类规则较简单的情况。
开发者需要定义分类规则，并编写相应的代码逻辑来实现数据的分类。
条件分类
通过设置条件来对数据进行分类。
开发者可以使用条件语句（如if-else语句）来根据特定条件对数据进行判断和分类。
例如，可以根据数据的数值大小、字符串的内容、日期的范围等条件来对数据进行分类。
簇类分类
是一种基于数据相似性的分类方法。
通过计算数据之间的相似性来将数据分为不同的簇类。
常用的簇类分类算法有K-means算法、层次聚类算法等。
适用于需要根据数据的特征或属性进行分类的场景。
监督学习分类
是一种基于已知标签的分类方法。
开发者需要提供一组已标记的训练数据，然后使用机器学习算法对数据进行训练，最终得到一个分类模型。
它通过对数据的特征进行聚类或降维来进行分类。
常用的无监督学习分类算法有聚类算法、主成分分析（PCA）等。
Shell脚本分类
用于自动化工作控制，即启动和控制系统程序的行为。
脚本语言解释器也同时是命令行界面，如Unix shell和MS-DOS COMMAND.COM。
其他如AppleScript，可以为系统增加脚本环境，但没有命令行界面。
GUI脚本
在用户和图形界面、菜单、按钮等之间互动。
随着GUI的出现，出现了一种专业的控制计算机的脚本语言。
基于元数据配置的分类
通过向脚本插入某些测试框架可以理解的元数据配置信息来达到脚本分类的目的。
例如，通过添加配置信息“group-xxx:[enabled|disabled]”，测试脚本可以声明它属于哪一个分组/类以及状态（enabled|disabled）。
Python中的分组方式
基于列表的分组：使用列表推导式对列表中的元素进行分组。
基于字典的分组：将字典中的键值对按照某个条件进行分组。
基于函数的分组：根据自定义的函数对元素进行分组。
基于类的分组：自定义类对象，并根据对象的属性进行分组。
基于数据库的分组：使用数据库的GROUP BY语句进行分组。
这些分类方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和使用。例如，在开发过程中，可以根据代码的功能或用途将其分为不同的模块或函数；在测试中，可以根据测试用例的类型或用途将其分为不同的分组，以便于管理和执行。